Creación automatizada de modelos

Amazon Fraud Detector automatiza totalmente la creación de modelos de machine learning que identifican posibles fraudes en actividades comunes en línea, como la creación de nuevas cuentas, los pagos en línea y las compras sin un usuario registrado. El proceso de creación de modelos automatizado se encarga de todo el trabajo pesado, como la validación y el enriquecimiento de datos, la ingeniería de características, la selección de algoritmos, el ajuste de hiperparámetros y la implementación de modelos. Solamente debe cargar el conjunto de datos, seleccionar el tipo de modelo y Amazon Fraud Detector encontrará automáticamente el modelo de ML para la detección de fraudes que mejor se adapte a su configuración. No se necesita experiencia previa en machine learning ni debe escribir código.

Modelos de aprendizaje continuo

El modelo mantiene su rendimiento durante más tiempo entre las recapacitaciones porque Amazon Fraud Detector calcula automáticamente información como la antigüedad de la cuenta, el tiempo transcurrido desde la última actividad y el recuento de actividades. Esto significa que el modelo puede aprender la diferencia entre los clientes de confianza que realizan transacciones con frecuencia y los intentos continuos de los defraudadores.

Información sobre el rendimiento del modelo

En cada modelo que forma, puede ver todas las entradas que proporcionó clasificadas por su impacto en el rendimiento del modelo. Con los valores de importancia y la clasificación relativa, se puede obtener información sobre qué entradas impulsan el rendimiento del modelo.

Fraud-Detector_Model_Performance

Acciones basadas en reglas del desencadenador

Una vez que ha creado un modelo de detección de fraudes, puede usar la consola de Amazon Fraud Detector o la interfaz de programa de aplicación (API) para establecer reglas basadas en las predicciones del modelo. Los clientes pueden establecer reglas que permitan llevar a cabo ciertas acciones, como aceptar, revisar o recopilar más información para las puntuaciones específicas del modelo. Por ejemplo, puede establecer fácilmente una regla que indique que, si el modelo marca una puntuación superior al umbral predeterminado, y el país del número de teléfono y el de la dirección IP de una cuenta no coinciden, se marque a la cuenta para revisión.

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API de predicción de fraudes en tiempo real

Puede utilizar la API de Amazon Fraud Detector para hacer predicciones de fraude en tiempo real y evaluar las actividades en línea de su aplicación a medida que se produzcan. Por ejemplo, si desea verificar cada nuevo registro de cuenta en busca de riesgo potencial de fraude, puede hacer una llamada a la API de predicción de fraudes y utilizar su modelo y reglas para desencadenar una acción.

Una única interfaz para revisar y auditar las predicciones y la lógica de detección

A través de la consola de Amazon Fraud Detector, puede buscar y revisar sus evaluaciones de fraude anteriores con facilidad a fin de auditar su lógica de detección. Vea los datos de los eventos, la lógica de detección aplicada durante la evaluación y las condiciones que dieron lugar a un resultado de predicción de fraude.

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Integración con Amazon SageMaker

Si ya ha creado un modelo de detección de fraudes en Amazon SageMaker, puede integrarlo con Amazon Fraud Detector para prevenir aún más instancias de fraude. Puede utilizar tanto los modelos de Amazon SageMaker como los de Amazon Fraud Detector en su aplicación para detectar distintos tipos de fraude. De este modo, por ejemplo, su aplicación puede utilizar el modelo de Amazon Fraud Detector en su aplicación para evaluar el riesgo de fraude de las cuentas de clientes y, simultáneamente, usar el modelo de Amazon SageMaker para evaluar si existen cuentas comprometidas.

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